Overview
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Dataset statistics
| Number of variables | 20 |
|---|---|
| Number of observations | 443 |
| Missing cells | 97 |
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| Duplicate rows | 10 |
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Variable types
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article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis | Unsupported |
days_since_published has 9 (2.0%) zeros | Zeros |
Reproduction
| Analysis started | 2025-01-08 16:08:39.288220 |
|---|---|
| Analysis finished | 2025-01-08 16:08:45.488276 |
| Duration | 6.2 seconds |
| Software version | ydata-profiling vv4.12.1 |
| Download configuration | config.json |
Variables
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URL
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Text
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| 1st row | comment-etre-sur-de-trouver-un-emploi-dans-les-plus-brefs-delais |
|---|---|
| 2nd row | comment-optimiser-sa-formation-pour-travailler-le-week-end |
| 3rd row | les-fonctionnalites-meconnues-diprof-lille-a-decouvrir |
| 4th row | pourquoi-le-drp-est-crucial-pour-une-strategie-rh-aboutie |
| 5th row | cv-australien-efficace-conseils-et-exemple-pour-reussir |
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Unique
| Unique | 353 ? |
|---|---|
| Unique (%) | 79.7% |
Sample
| 1st row | Comment être sûr de trouver un emploi dans les plus brefs délais ? - My Beautiful Job |
|---|---|
| 2nd row | Comment optimiser sa formation pour travailler le week-end ? - My Beautiful Job |
| 3rd row | Les fonctionnalités méconnues d'iProf Lille à découvrir - My Beautiful Job |
| 4th row | Pourquoi le DRP est crucial pour une stratégie RH aboutie - My Beautiful Job |
| 5th row | CV australien efficace : conseils et exemple pour réussir - My Beautiful Job |
| Value | Count | Frequency (%) |
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| de | 170 | 2.7% |
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Unique
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|---|---|
| Unique (%) | 79.7% |
Sample
| 1st row | Vous voulez trouver un emploi rapidement ? Découvrez la démarche à suivre. |
|---|---|
| 2nd row | Travailler le week-end devient une réalité pour de nombreux professionnels. Face à cette tendance, il est important de repenser sa formation pour s’adapter à ce rythme particulier. Intégrer des compétences spécifiques, telles que la gestion du stress et l’organisation efficace, peut faire toute la différence. L’autoapprentissage en ligne et les formations courtes et ciblées permettent de gagner en flexibilité. Il est aussi bénéfique de se tourner vers des plateformes offrant des cours modulables, compatibles avec un emploi du temps chargé. L’objectif est de rester agile et performant, tout en préservant un équilibre entre vie professionnelle et personnelle. A voir aussi […] |
| 3rd row | L’interface iProf Lille, bien connue des enseignants, recèle des trésors souvent ignorés. Si beaucoup l’utilisent pour consulter leurs affectations ou leurs bulletins de salaire, peu explorent les outils de gestion de carrière qu’elle propose. Par exemple, la rubrique ‘Mon développement professionnel’ permet de suivre ses formations, d’accéder à des ressources pédagogiques et même de planifier des entretiens de carrière personnalisés. Un autre aspect peu exploité est la section ‘Mobilité’ qui offre des informations détaillées sur les possibilités de mutation et de détachement, facilitant ainsi la gestion des parcours professionnels. Ces fonctionnalités, bien que méconnues, peuvent grandement améliorer l’expérience utilisateur et […] |
| 4th row | Gérer les talents et optimiser les performances des employés est essentiel pour toute entreprise souhaitant rester compétitive. Le Développement des Ressources Professionnelles (DRP) joue un rôle clé dans cette dynamique. En investissant dans des programmes de formation continue et en offrant des opportunités de croissance, les employeurs peuvent non seulement fidéliser leurs collaborateurs, mais aussi attirer de nouveaux talents. Un DRP efficace permet aussi de s’adapter aux évolutions du marché et aux nouvelles technologies. Les employés formés et motivés sont plus aptes à relever les défis et à innover, ce qui contribue directement à la réussite de l’entreprise. Lire également […] |
| 5th row | Sur le marché de l’emploi australien, la concurrence peut être féroce et attirer l’attention des recruteurs est primordial. Un CV australien efficace doit être structuré de manière à mettre en évidence les compétences et l’expérience pertinente de manière concise. Il faut comprendre les particularités locales de la rédaction d’un CV, notamment l’importance de la simplicité, de la clarté et de l’adaptation à chaque offre d’emploi. Afin de guider les candidats dans cette démarche, des conseils avisés et un exemple concret peuvent s’avérer être des outils précieux pour décrocher un entretien. Plan de l'articleStructurer son CV australien : les rubriques incontournablesAdapter […] |
| Value | Count | Frequency (%) |
| de | 2268 | 5.5% |
| et | 1099 | 2.7% |
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| à | 788 | 1.9% |
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article_author
Categorical
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| Watson | |
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| Justin005 | |
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| Nico | |
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| Mean length | 6.5530474 |
| Min length | 4 |
Unique
| Unique | 3 ? |
|---|---|
| Unique (%) | 0.7% |
Sample
| 1st row | Lynda |
|---|---|
| 2nd row | Watson |
| 3rd row | Watson |
| 4th row | Watson |
| 5th row | Watson |
Common Values
| Value | Count | Frequency (%) |
| Watson | 223 | |
| Justin005 | 36 | 8.1% |
| Lynda | 34 | 7.7% |
| smartuser | 26 | 5.9% |
| Nico | 24 | 5.4% |
| Tangi | 20 | 4.5% |
| Rodrigue | 19 | 4.3% |
| Emmanuel | 17 | 3.8% |
| Ibrahim006 | 11 | 2.5% |
| Vero002 | 9 | 2.0% |
| Other values (8) | 24 | 5.4% |
Length
Histogram of lengths of the category
| Value | Count | Frequency (%) |
| watson | 223 | |
| justin005 | 36 | 8.1% |
| lynda | 34 | 7.7% |
| smartuser | 26 | 5.9% |
| nico | 24 | 5.4% |
| tangi | 20 | 4.5% |
| rodrigue | 19 | 4.3% |
| emmanuel | 17 | 3.8% |
| ibrahim006 | 11 | 2.5% |
| vero002 | 9 | 2.0% |
| Other values (8) | 24 | 5.4% |
Most occurring characters
| Value | Count | Frequency (%) |
| a | 348 | |
| n | 341 | |
| s | 318 | |
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| o | 283 | |
| W | 223 | 7.7% |
| 0 | 130 | 4.5% |
| i | 125 | 4.3% |
| u | 98 | 3.4% |
| r | 93 | 3.2% |
| Other values (31) | 649 |
Most occurring categories
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 2903 |
Most frequent character per category
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
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| r | 93 | 3.2% |
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Most occurring scripts
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 2903 |
Most frequent character per script
(unknown)
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Most occurring blocks
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 2903 |
Most frequent character per block
(unknown)
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| Other values (31) | 649 |
article_title
Text
| Distinct | 363 |
|---|---|
| Distinct (%) | 81.9% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Memory size | 173.1 KiB |
Length
| Max length | 164 |
|---|---|
| Median length | 95 |
| Mean length | 66.860045 |
| Min length | 24 |
Unique
| Unique | 353 ? |
|---|---|
| Unique (%) | 79.7% |
Sample
| 1st row | Comment être sûr de trouver un emploi dans les plus brefs délais ? |
|---|---|
| 2nd row | Comment optimiser sa formation pour travailler le week-end ? |
| 3rd row | Les fonctionnalités méconnues d’iProf Lille à découvrir |
| 4th row | Pourquoi le DRP est crucial pour une stratégie RH aboutie |
| 5th row | CV australien efficace : conseils et exemple pour réussir |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 353 | 7.8% | |
| les | 196 | 4.3% |
| de | 169 | 3.7% |
| pour | 165 | 3.6% |
| en | 123 | 2.7% |
| formation | 107 | 2.4% |
| le | 94 | 2.1% |
| comment | 91 | 2.0% |
| et | 90 | 2.0% |
| la | 85 | 1.9% |
| Other values (1010) | 3052 |
Most occurring characters
| Value | Count | Frequency (%) |
| 4504 | ||
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| l | 1268 | 4.3% |
| Other values (77) | 8179 |
Most occurring categories
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 29619 |
Most frequent character per category
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 4504 | ||
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| Other values (77) | 8179 |
Most occurring scripts
| Value | Count | Frequency (%) |
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Most frequent character per script
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
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Most occurring blocks
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 29619 |
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(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 4504 | ||
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| Other values (77) | 8179 |
article_category
Unsupported
Rejected Unsupported
| Missing | 0 |
|---|---|
| Missing (%) | 0.0% |
| Memory size | 106.4 KiB |
article_views
Real number (ℝ)
| Distinct | 333 |
|---|---|
| Distinct (%) | 75.2% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Infinite | 0 |
| Infinite (%) | 0.0% |
| Mean | 1316.6433 |
| Minimum | 12 |
|---|---|
| Maximum | 2816 |
| Zeros | 0 |
| Zeros (%) | 0.0% |
| Negative | 0 |
| Negative (%) | 0.0% |
| Memory size | 82.2 KiB |
Quantile statistics
| Minimum | 12 |
|---|---|
| 5-th percentile | 21 |
| Q1 | 727 |
| median | 1229 |
| Q3 | 2061.5 |
| 95-th percentile | 2602 |
| Maximum | 2816 |
| Range | 2804 |
| Interquartile range (IQR) | 1334.5 |
Descriptive statistics
| Standard deviation | 806.24478 |
|---|---|
| Coefficient of variation (CV) | 0.61234866 |
| Kurtosis | -0.94395718 |
| Mean | 1316.6433 |
| Median Absolute Deviation (MAD) | 653 |
| Skewness | 0.1140611 |
| Sum | 583273 |
| Variance | 650030.65 |
| Monotonicity | Not monotonic |
Histogram with fixed size bins (bins=50)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 2591 | 9 | 2.0% |
| 12 | 9 | 2.0% |
| 2255 | 9 | 2.0% |
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| 19 | 9 | 2.0% |
| 2772 | 9 | 2.0% |
| 2602 | 9 | 2.0% |
| 2816 | 9 | 2.0% |
| 22 | 9 | 2.0% |
| 2573 | 9 | 2.0% |
| Other values (323) | 353 |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 12 | 9 | |
| 19 | 9 | |
| 21 | 9 | |
| 22 | 9 | |
| 45 | 1 | 0.2% |
| 56 | 1 | 0.2% |
| 68 | 1 | 0.2% |
| 81 | 1 | 0.2% |
| 87 | 1 | 0.2% |
| 110 | 1 | 0.2% |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 2816 | 9 | |
| 2772 | 9 | |
| 2602 | 9 | |
| 2591 | 9 | |
| 2573 | 9 | |
| 2557 | 1 | 0.2% |
| 2552 | 1 | 0.2% |
| 2492 | 1 | 0.2% |
| 2491 | 1 | 0.2% |
| 2476 | 1 | 0.2% |
article_reading_time
Real number (ℝ)
| Distinct | 11 |
|---|---|
| Distinct (%) | 2.5% |
| Missing | 3 |
| Missing (%) | 0.7% |
| Infinite | 0 |
| Infinite (%) | 0.0% |
| Mean | 5.2113636 |
| Minimum | 2 |
|---|---|
| Maximum | 15 |
| Zeros | 0 |
| Zeros (%) | 0.0% |
| Negative | 0 |
| Negative (%) | 0.0% |
| Memory size | 82.2 KiB |
Quantile statistics
| Minimum | 2 |
|---|---|
| 5-th percentile | 3 |
| Q1 | 4 |
| median | 5 |
| Q3 | 6 |
| 95-th percentile | 9 |
| Maximum | 15 |
| Range | 13 |
| Interquartile range (IQR) | 2 |
Descriptive statistics
| Standard deviation | 2.2403136 |
|---|---|
| Coefficient of variation (CV) | 0.42989009 |
| Kurtosis | 6.4844931 |
| Mean | 5.2113636 |
| Median Absolute Deviation (MAD) | 1 |
| Skewness | 2.1416925 |
| Sum | 2293 |
| Variance | 5.019005 |
| Monotonicity | Not monotonic |
Histogram with fixed size bins (bins=11)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 4 | 119 | |
| 5 | 112 | |
| 3 | 65 | |
| 6 | 57 | |
| 7 | 31 | 7.0% |
| 9 | 21 | 4.7% |
| 8 | 12 | 2.7% |
| 15 | 10 | 2.3% |
| 2 | 8 | 1.8% |
| 10 | 3 | 0.7% |
| (Missing) | 3 | 0.7% |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 2 | 8 | 1.8% |
| 3 | 65 | |
| 4 | 119 | |
| 5 | 112 | |
| 6 | 57 | |
| 7 | 31 | 7.0% |
| 8 | 12 | 2.7% |
| 9 | 21 | 4.7% |
| 10 | 3 | 0.7% |
| 11 | 2 | 0.5% |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 15 | 10 | 2.3% |
| 11 | 2 | 0.5% |
| 10 | 3 | 0.7% |
| 9 | 21 | 4.7% |
| 8 | 12 | 2.7% |
| 7 | 31 | 7.0% |
| 6 | 57 | |
| 5 | 112 | |
| 4 | 119 | |
| 3 | 65 |
article_content
Categorical
Constant
| Distinct | 1 |
|---|---|
| Distinct (%) | 0.2% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Memory size | 101.7 KiB |
| None |
|---|
Length
| Max length | 4 |
|---|---|
| Median length | 4 |
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| Min length | 4 |
Unique
| Unique | 0 ? |
|---|---|
| Unique (%) | 0.0% |
Sample
| 1st row | None |
|---|---|
| 2nd row | None |
| 3rd row | None |
| 4th row | None |
| 5th row | None |
Common Values
| Value | Count | Frequency (%) |
| None | 443 |
Length
Histogram of lengths of the category
Common Values (Plot)
| Value | Count | Frequency (%) |
| none | 443 |
Most occurring characters
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
Most occurring categories
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 1772 |
Most frequent character per category
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
Most occurring scripts
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 1772 |
Most frequent character per script
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
Most occurring blocks
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 1772 |
Most frequent character per block
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
article_raw_content
Categorical
Constant
| Distinct | 1 |
|---|---|
| Distinct (%) | 0.2% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Memory size | 101.7 KiB |
| None |
|---|
Length
| Max length | 4 |
|---|---|
| Median length | 4 |
| Mean length | 4 |
| Min length | 4 |
Unique
| Unique | 0 ? |
|---|---|
| Unique (%) | 0.0% |
Sample
| 1st row | None |
|---|---|
| 2nd row | None |
| 3rd row | None |
| 4th row | None |
| 5th row | None |
Common Values
| Value | Count | Frequency (%) |
| None | 443 |
Length
Histogram of lengths of the category
Common Values (Plot)
| Value | Count | Frequency (%) |
| none | 443 |
Most occurring characters
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
Most occurring categories
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 1772 |
Most frequent character per category
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
Most occurring scripts
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 1772 |
Most frequent character per script
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
Most occurring blocks
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 1772 |
Most frequent character per block
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| N | 443 | |
| o | 443 | |
| n | 443 | |
| e | 443 |
article_length
Categorical
Constant
| Distinct | 1 |
|---|---|
| Distinct (%) | 0.2% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Memory size | 100.4 KiB |
| 1 |
|---|
Length
| Max length | 1 |
|---|---|
| Median length | 1 |
| Mean length | 1 |
| Min length | 1 |
Unique
| Unique | 0 ? |
|---|---|
| Unique (%) | 0.0% |
Sample
| 1st row | 1 |
|---|---|
| 2nd row | 1 |
| 3rd row | 1 |
| 4th row | 1 |
| 5th row | 1 |
Common Values
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1 | 443 |
Length
Histogram of lengths of the category
Common Values (Plot)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1 | 443 |
Most occurring characters
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1 | 443 |
Most occurring categories
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 443 |
Most frequent character per category
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1 | 443 |
Most occurring scripts
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 443 |
Most frequent character per script
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1 | 443 |
Most occurring blocks
| Value | Count | Frequency (%) |
| (unknown) | 443 |
Most frequent character per block
(unknown)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1 | 443 |
days_since_published
Real number (ℝ)
Zeros
| Distinct | 166 |
|---|---|
| Distinct (%) | 37.5% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Infinite | 0 |
| Infinite (%) | 0.0% |
| Mean | 287.95485 |
| Minimum | 0 |
|---|---|
| Maximum | 1548 |
| Zeros | 9 |
| Zeros (%) | 2.0% |
| Negative | 0 |
| Negative (%) | 0.0% |
| Memory size | 82.2 KiB |
Quantile statistics
| Minimum | 0 |
|---|---|
| 5-th percentile | 2 |
| Q1 | 24 |
| median | 234 |
| Q3 | 500 |
| 95-th percentile | 680.1 |
| Maximum | 1548 |
| Range | 1548 |
| Interquartile range (IQR) | 476 |
Descriptive statistics
| Standard deviation | 289.5833 |
|---|---|
| Coefficient of variation (CV) | 1.0056552 |
| Kurtosis | 2.0787204 |
| Mean | 287.95485 |
| Median Absolute Deviation (MAD) | 217 |
| Skewness | 1.1266297 |
| Sum | 127564 |
| Variance | 83858.487 |
| Monotonicity | Not monotonic |
Histogram with fixed size bins (bins=50)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 31 | 35 | 7.9% |
| 10 | 26 | 5.9% |
| 24 | 26 | 5.9% |
| 3 | 18 | 4.1% |
| 2 | 18 | 4.1% |
| 17 | 16 | 3.6% |
| 51 | 13 | 2.9% |
| 421 | 12 | 2.7% |
| 408 | 9 | 2.0% |
| 0 | 9 | 2.0% |
| Other values (156) | 261 |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 0 | 9 | 2.0% |
| 2 | 18 | |
| 3 | 18 | |
| 8 | 1 | 0.2% |
| 10 | 26 | |
| 12 | 1 | 0.2% |
| 15 | 1 | 0.2% |
| 17 | 16 | |
| 20 | 1 | 0.2% |
| 24 | 26 |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1548 | 1 | |
| 1537 | 1 | |
| 1532 | 1 | |
| 1401 | 1 | |
| 1400 | 1 | |
| 1253 | 1 | |
| 1197 | 1 | |
| 1183 | 1 | |
| 952 | 1 | |
| 948 | 1 |
article_views_daily
Real number (ℝ)
| Distinct | 361 |
|---|---|
| Distinct (%) | 81.5% |
| Missing | 0 |
| Missing (%) | 0.0% |
| Infinite | 0 |
| Infinite (%) | 0.0% |
| Mean | 35.218419 |
| Minimum | 1.2998873 |
|---|---|
| Maximum | 563.75 |
| Zeros | 0 |
| Zeros (%) | 0.0% |
| Negative | 0 |
| Negative (%) | 0.0% |
| Memory size | 82.2 KiB |
Quantile statistics
| Minimum | 1.2998873 |
|---|---|
| 5-th percentile | 2.3399495 |
| Q1 | 2.5718709 |
| median | 3.8870637 |
| Q3 | 22.472222 |
| 95-th percentile | 125.01111 |
| Maximum | 563.75 |
| Range | 562.45011 |
| Interquartile range (IQR) | 19.900351 |
Descriptive statistics
| Standard deviation | 88.572675 |
|---|---|
| Coefficient of variation (CV) | 2.5149531 |
| Kurtosis | 23.947252 |
| Mean | 35.218419 |
| Median Absolute Deviation (MAD) | 1.486189 |
| Skewness | 4.6616541 |
| Sum | 15601.76 |
| Variance | 7845.1187 |
| Monotonicity | Not monotonic |
Histogram with fixed size bins (bins=50)
| Value | Count | Frequency (%) |
| 252 | 9 | 2.0% |
| 563.75 | 9 | 2.0% |
| 12 | 9 | 2.0% |
| 103.64 | 9 | 2.0% |
| 7 | 9 | 2.0% |
| 50.03846154 | 9 | 2.0% |
| 80.40625 | 9 | 2.0% |
| 6.333333333 | 9 | 2.0% |
| 88 | 9 | 2.0% |
| 5.5 | 9 | 2.0% |
| Other values (351) | 353 |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 1.29988726 | 1 | |
| 1.319052988 | 1 | |
| 1.413169787 | 1 | |
| 1.43444227 | 1 | |
| 1.43953186 | 1 | |
| 1.516405136 | 1 | |
| 1.549607423 | 1 | |
| 1.724880383 | 1 | |
| 1.75375626 | 1 | |
| 1.853885135 | 1 |
| Value | Count | Frequency (%) |
| 563.75 | 9 | |
| 252 | 9 | |
| 163.5454545 | 1 | 0.2% |
| 142.0555556 | 1 | 0.2% |
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Real number (ℝ)
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Quantile statistics
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|---|---|
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| Maximum | 16912.5 |
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Descriptive statistics
| Standard deviation | 2657.1802 |
|---|---|
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| Mean | 1056.5526 |
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Histogram with fixed size bins (bins=50)
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website
Categorical
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Common Values
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Length
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Common Values (Plot)
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(unknown)
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Date
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Interactions
Missing values
A simple visualization of nullity by column.
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.
Sample
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| 7 | https://www.mybeautifuljob.com/le-salaire-moyen-en-france-en-2021/ | https://www.mybeautifuljob.com/le-salaire-moyen-en-france-en-2021/ | le-salaire-moyen-en-france-en-2021 | Le salaire moyen en France en 2021 - My Beautiful Job | De nombreux indicateurs permettent d’évaluer le salaire moyen aujourd’hui en France. Les statistiques prennent notamment en compte le salaire net annuel et le salaire mensuel brut, deux valeurs qui reflètent l’état des lieux. Nous revenons pour vous sur les données fournies par l’Insee, l’Institut national de la statistique et des études économiques. Plan de l'articleQu’est-ce que le salaire moyen : définitionSalaire net annuel moyen et salaire net annuel médianLe montant du salaire moyen en FranceEvolution du salaire moyen en France sur 20 ans, par sexeUn fossé entre le salaire moyen des femmes et des hommesLe salaire net annuel moyen par […] | 2024-12-29 00:01:00+00:00 | 2024-12-29 14:07:43+00:00 | Vero002 | Le salaire moyen en France en 2021 | 2772 | 15.0 | None | None | 1 | 10 | 252.000000 | 7560.000000 | https://www.mybeautifuljob.com | 2025-01-08 16:08:38.882939+00:00 | 9 |
| 8 | https://www.mybeautifuljob.com/pourquoi-le-drp-est-crucial-pour-une-strategie-rh-aboutie/ | https://www.mybeautifuljob.com/pourquoi-le-drp-est-crucial-pour-une-strategie-rh-aboutie/ | pourquoi-le-drp-est-crucial-pour-une-strategie-rh-aboutie | Pourquoi le DRP est crucial pour une stratégie RH aboutie - My Beautiful Job | Gérer les talents et optimiser les performances des employés est essentiel pour toute entreprise souhaitant rester compétitive. Le Développement des Ressources Professionnelles (DRP) joue un rôle clé dans cette dynamique. En investissant dans des programmes de formation continue et en offrant des opportunités de croissance, les employeurs peuvent non seulement fidéliser leurs collaborateurs, mais aussi attirer de nouveaux talents. Un DRP efficace permet aussi de s’adapter aux évolutions du marché et aux nouvelles technologies. Les employés formés et motivés sont plus aptes à relever les défis et à innover, ce qui contribue directement à la réussite de l’entreprise. Lire également […] | 2025-01-06 02:46:00+00:00 | NaT | Watson | Pourquoi le DRP est crucial pour une stratégie RH aboutie | 21 | 5.0 | None | None | 1 | 2 | 7.000000 | 210.000000 | https://www.mybeautifuljob.com | 2025-01-08 16:08:38.882939+00:00 | 9 |
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